[發(fā)明專利]基于支持向量機(jī)的轎車車身綜合性能指標(biāo)建模方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200810034288.9
• 申請(qǐng)日: 2008-03-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN101241521A
• 公開(kāi)（公告）日: 2008-08-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱平;張宇;陳關(guān)龍;郭永進(jìn);余海東;潘峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/50
• 分類號(hào): G06F17/50
• 代理公司: 上海交達(dá)專利事務(wù)所
• 代理人: 王錫麟;王桂忠

1、一種基于支持向量機(jī)的轎車車身綜合性能指標(biāo)建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、選擇零件作為設(shè)計(jì)目標(biāo)，并確定零件的板厚、材料參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量；

步驟二、依據(jù)步驟一所確定的設(shè)計(jì)變量，采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法生成設(shè)計(jì)矩陣；

步驟三、根據(jù)設(shè)計(jì)矩陣進(jìn)行有限元仿真試驗(yàn)設(shè)計(jì)，提取結(jié)構(gòu)性能指標(biāo)值完成訓(xùn)練樣本的建立；

步驟四、利用支持向量機(jī)方法對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，建立綜合性能指標(biāo)數(shù)學(xué)模型；

步驟五、利用檢驗(yàn)指標(biāo)驗(yàn)證所建立的綜合性能指標(biāo)數(shù)學(xué)模型；

步驟六、在驗(yàn)證后對(duì)符合精度要求的綜合性能指標(biāo)數(shù)學(xué)模型后建立自適應(yīng)過(guò)程。

2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于支持向量機(jī)的轎車車身綜合性能指標(biāo)建模方法，所述選擇零件作為設(shè)計(jì)目標(biāo)，具體為：在結(jié)構(gòu)形式已經(jīng)確定的前提下，將車身結(jié)構(gòu)中對(duì)各項(xiàng)性能響應(yīng)敏感的零件作為設(shè)計(jì)目標(biāo)，零件包括前圍、側(cè)圍、后圍、地板及頂棚各總成中的零件。

3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于支持向量機(jī)的轎車車身綜合性能指標(biāo)建模方法，其特征是，所述采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法生成設(shè)計(jì)矩陣，具體為：在建立結(jié)構(gòu)性能指標(biāo)與設(shè)計(jì)變量函數(shù)關(guān)系的過(guò)程中，采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中的均勻設(shè)計(jì)在多維設(shè)計(jì)空間內(nèi)選擇樣本點(diǎn)，樣本點(diǎn)的數(shù)量由性能指標(biāo)的非線性程度及建立數(shù)學(xué)模型所需達(dá)到的精度而定，采集樣本點(diǎn)上的性能響應(yīng)信息，并利用這些響應(yīng)信息完成函數(shù)關(guān)系的建立，均勻設(shè)計(jì)在n維設(shè)計(jì)空間內(nèi)均具有良好的均勻分散性，n為設(shè)計(jì)變量個(gè)數(shù)，使得樣本均勻的分布在設(shè)計(jì)空間，捕捉性能響應(yīng)特征信息，設(shè)計(jì)因素的水平與試驗(yàn)的次數(shù)相等，通過(guò)數(shù)據(jù)處理統(tǒng)計(jì)軟件，在給定因素個(gè)數(shù)及試驗(yàn)次數(shù)的前提下自動(dòng)生成設(shè)計(jì)矩陣。

4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于支持向量機(jī)的轎車車身綜合性能指標(biāo)建模方法，其特征是，所述提取結(jié)構(gòu)性能指標(biāo)值完成訓(xùn)練樣本的建立，具體為：在生成設(shè)計(jì)矩陣后，根據(jù)設(shè)計(jì)矩陣的安排，利用有限元仿真試驗(yàn)對(duì)各組合進(jìn)行處理，并從處理結(jié)果文件中提取結(jié)構(gòu)性能指標(biāo)的試驗(yàn)響應(yīng)值，完成樣本的建立。

5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于支持向量機(jī)的轎車車身綜合性能指標(biāo)建模方法，其特征是，所述建立綜合性能指標(biāo)數(shù)學(xué)模型，具體為：在建立綜合性能指標(biāo)與設(shè)計(jì)變量函數(shù)關(guān)系的過(guò)程中，采用數(shù)據(jù)挖掘中的支持向量機(jī)方法，將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性回歸問(wèn)題，通過(guò)求解一系列最優(yōu)化問(wèn)題得到該線性回歸問(wèn)題的解，以設(shè)計(jì)矩陣及有限元仿真得到的性能指標(biāo)矩陣作為樣本，采用支持向量機(jī)方法進(jìn)行樣本訓(xùn)練，得到回歸系數(shù)，完成綜合性能指標(biāo)數(shù)學(xué)模型的建立。

6、根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的基于支持向量機(jī)的轎車車身綜合性能指標(biāo)建模方法，其特征是，所述支持向量機(jī)方法，其非線性函數(shù)表達(dá)如下：

f(x)=Σi=1l(αi-αi*)k(xi,x)+b]]>

其中：f(x)為非線性函數(shù)，k(x_i，x_j)為核函數(shù)，(α_i-α_i^*)和b為相應(yīng)的系數(shù)，l為樣本個(gè)數(shù)。